问题一：zmng_query工具的主要功能是什么？
zmng_query工具的主要功能是什么？
参考回答：
zmng_query工具的主要功能是当用户遇到人脸比对失败的情况时，通过UID查询zmng平台，提取相关的用户信息，包括是否在黑名单上、比对分数、机具端及实际的人脸库大小信息，从而判断识别不通过的原因。
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问题二：如何定义zmng_query工具的具体实现函数？
如何定义zmng_query工具的具体实现函数？
参考回答：
定义zmng_query工具的具体实现函数，可以通过调用其他工具函数如compare_scores_tool、extract_local_group_size、extract_actual_group_size、blacklist_query和perform_logic_judgement来实现。这个函数将接收UID作为参数，并返回查询结果。
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问题三：能否给出一个zmng_query工具实例的创建代码？
能否给出一个zmng_query工具实例的创建代码？
参考回答：
"创建zmng_query工具实例的代码如下：
python zmng_query_tool = Tool( name=""zmng_query"", func=zmng_query, description=( ""当用户刷脸比对不通过，需要确认是否为黑名单或其他原因时使用此工具。"" ""此工具能查询黑名单状态，提取比对分数，并获取机具端及实际的groupSize信息，"" ""以便于准确诊断比对失败的原因。需要通过uid或zid进行查询，"" ""这是一个9位数编码，能唯一识别一个人。使用此工具时，至少提供一个参数['uid']或['zid']。"" ) )"
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问题四：extract_compare_scores工具的主要功能是什么？
extract_compare_scores工具的主要功能是什么？
参考回答：
extract_compare_scores工具的主要功能是从日志文件中提取比对分数。这对于诊断是人脸比对技术问题还是用户本身的问题非常关键，因为比对分数可以反映出识别的相似度。
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问题五：extract_local_group_size和extract_actual_group_size这两个工具的主要功能是什么？
extract_local_group_size和extract_actual_group_size这两个工具的主要功能是什么？
参考回答：
extract_local_group_size工具用于提取机具端的人脸库大小（groupSize），而extract_actual_group_size工具则用于提取实际的人脸库大小（groupSize）。这两个工具的信息有助于判断是否所有必要的人脸数据都已经下发到机具端。
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